深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1161	2025-12-06	Direction-Coded Temporal U-Shape Module for Multiframe Infrared Small Target Detection 2025-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3331004 PMID:37976190	研究论文	本文提出了一种方向编码的时序U形模块（DTUM），用于多帧红外小目标检测，旨在通过融合时序信息来检测极暗目标并抑制杂波	提出了一种运动到数据的映射方法，通过索引不同方向来区分目标和杂波的运动，并设计了方向编码卷积块（DCCB）将运动方向编码到特征中	未明确提及具体限制，但可能依赖于所构建的数据集NUDT-MIRSDT的规模和多样性	提高多帧红外小目标（MIRST）检测的性能，特别是在检测极暗目标和抑制杂波方面	红外小目标（IRST）检测，特别是多帧红外小目标（MIRST）检测	计算机视觉	NA	红外成像	CNN	图像	NA	NA	U形模块（DTUM）	检测性能，假警抑制	NA
1162	2025-12-06	On Expressivity and Trainability of Quadratic Networks 2025-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3331380 PMID:37995168	研究论文	本文探讨了二次神经网络的表达能力和可训练性，提出了理论证明和训练策略以提升其性能	应用样条理论和代数几何度量证明二次网络优于传统网络或带二次激活的传统网络，并提出ReLinear初始化策略稳定训练	未详细讨论二次网络在超大规模数据集或复杂任务中的扩展性	研究二次神经网络的理论表达能力和实际训练稳定性	二次神经网络模型	机器学习	NA	NA	二次神经网络	图像数据（基于流行数据集）	NA	PyTorch（基于代码库推断）	二次神经元网络	准确率，训练稳定性指标	NA
1163	2025-12-06	Spectral Cross-Domain Neural Network With Soft-Adaptive Threshold Spectral Enhancement 2025-Jan, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2023.3332217 PMID:37999966	研究论文	提出了一种名为谱交叉域神经网络的新型深度学习模型，用于心电信号分类	提出了一种结合软自适应阈值谱增强模块的谱交叉域神经网络，首次在分类器模型内部建立了谱域与时域之间的通信机制，以揭示嵌入在神经网络中的关键信息	NA	开发一种能够同时利用心电信号谱域和时域信息进行更准确分类的深度学习模型	心电信号	机器学习	心血管疾病	快速傅里叶变换	CNN	时间序列	使用公开心电数据库PTB-XL和CPSC2018	NA	谱交叉域神经网络，软自适应阈值谱增强模块	多种评估指标	低计算成本
1164	2025-12-06	Mosaic Pattern Excavation Transformer for Spectral Imaging 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3633159 PMID:41269855	研究论文	本文提出了一种名为MPEFormer的Transformer模型，用于解决多光谱滤光阵列（MSFA）的单光谱图像去马赛克问题	提出了MPEFormer模型，通过设计三分支结构（整合低频信息、边缘信息和精细高频细节）以及核心组件DFSAB和MPSM模块，有效建模了由空间子采样和光谱混叠引起的交织空间-光谱相关性	未在摘要中明确说明	提升多光谱滤光阵列（MSFA）图像去马赛克的性能，以恢复无马赛克的光谱图像	多光谱滤光阵列（MSFA）的原始马赛克图像	计算机视觉	NA	光谱成像	Transformer	光谱图像	未在摘要中明确说明	未在摘要中明确说明	MPEFormer, DFSAB, MPSM	未在摘要中明确说明具体指标，但提及了与最先进方法的比较	未在摘要中明确说明
1165	2025-12-06	X-Fake: Juggling Utility Evaluation and Explanation of Simulated SAR Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3634988 PMID:41289123	研究论文	本文提出了一种名为X-Fake的可信效用评估框架，用于评估和解释合成孔径雷达（SAR）图像的模拟质量	首次将概率评估器与因果解释器结合，通过贝叶斯深度模型和IntroVAE生成高分辨率反事实解释，以揭示模拟数据的不真实细节	NA	评估模拟SAR图像的效用，并提供可信的解释以改进数据应用	合成孔径雷达（SAR）图像	计算机视觉	NA	合成孔径雷达图像模拟	贝叶斯深度模型, IntroVAE	图像	四个模拟SAR图像数据集	NA	IntroVAE	效用评估指标	NA
1166	2025-12-06	A Hyperspectral Change Detection Method for Small Vehicles 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3635479 PMID:41296977	研究论文	本文提出了一种用于小车辆变化检测的深度联合图像级和特征级处理网络IFNet，并构建了一个新的高光谱车辆变化检测数据集	提出了基于Gumbel Softmax技巧的波段选择策略以处理双时相图像光谱分辨率不一致问题，并设计了基于特征的边缘增强模块来提升小车辆边缘和形状细节的捕获能力	当前深度学习方法受限于高光谱变化检测数据集，本文虽提出了新数据集，但可能仍存在数据规模和多样性方面的限制	开发一种高效的小车辆变化检测方法，以提升城市安全和交通管理能力	小车辆（SV）在双时相高光谱图像中的变化检测	计算机视觉	NA	高光谱成像	CNN	高光谱图像	201对航空高光谱图像，每对尺寸为256×256	NA	IFNet	NA	可接受的计算成本
1167	2025-12-06	Integrating graph neural networks and LSTM for path optimization in smart port multi-modal systems 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336629 PMID:41329656	研究论文	本文提出了一种集成图神经网络、长短期记忆网络和自监督学习的GL-SSL模型，用于解决智能港口多式联运路径优化中的动态环境和多模态数据融合挑战	首次将图神经网络、LSTM和自监督学习相结合，充分利用港口运输网络的图结构信息及其时间变化，并通过SSL增强特征表示，实现了路径规划的高效优化	NA	优化智能港口多式联运路径规划	智能港口多式联运系统	机器学习	NA	NA	GCN, LSTM	多模态数据（包括AIS数据、全球航运数据、港口净收入数据）	多个公共数据集（包括鹿特丹港AIS数据、全球航运数据、港口净收入数据）	NA	GL-SSL模型（集成GCN、LSTM和SSL）	优化路径长度、运输成本、延误率	NA
1168	2025-12-06	From data to diagnosis: An innovative approach to epilepsy prediction with CGTNet incorporating spatio-temporal features 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0337007 PMID:41329683	研究论文	本文提出了一种名为CGTNet的新型深度学习架构，用于分析脑电图数据以预测癫痫发作	提出了一种结合多尺度卷积网络、门控循环单元和稀疏Transformer的新型深度学习架构CGTNet，专门用于增强从EEG信号中提取时空特征的能力	NA	开发一种能够有效预测癫痫发作的深度学习模型	癫痫患者的脑电图数据	机器学习	癫痫	脑电图	深度学习	脑电图信号	CHB-MIT和SWEC-ETHZ两个公开EEG数据集	NA	CGTNet（多尺度卷积网络、GRU、稀疏Transformer）	准确率, 灵敏度, 特异性, AUROC, MCC	NA
1169	2025-12-06	Ju-LiteMobileAtt: A lightweight attention network for efficient jujube defect classification 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0337898 PMID:41329705	研究论文	本文提出了一种名为Ju-LiteMobileAtt的轻量级注意力网络，用于高效的红枣缺陷分类	基于MobileNetV2构建，引入了高效残差坐标注意力模块（EfficientRCAM）和级联残差坐标注意力模块（CascadedRCAM），以在保持效率的同时提升对细微缺陷的表征能力	NA	解决有机红枣表面缺陷检测中，传统机器视觉适应性差以及深度学习模型在计算复杂度和边缘部署效率之间的权衡问题	有机红枣的表面缺陷	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	Jujube12000数据集	NA	MobileNetV2	准确率	NA
1170	2025-12-06	Stock price dynamics prediction based on multi-scale fractals and deep learning 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0335554 PMID:41329693	研究论文	本文提出了一种结合多尺度分形特征提取与深度学习的股票价格动态预测方法	创造性结合广义赫斯特指数、高阶分形维度和多重分形谱来表征股价序列特征，并设计了多尺度分形特征融合机制与损失函数	未明确说明模型在极端市场条件下的泛化能力及计算复杂度	提高股票价格波动的预测精度与稳定性	金融市场中的股票价格时间序列	机器学习	NA	NA	深度学习	时间序列数据	多个真实市场数据集	NA	NA	准确性, 稳定性, 极端波动处理能力	NA
1171	2025-12-06	A novel agricultural commodity price prediction model integrating deep learning and enhanced swarm intelligence algorithm 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0337103 PMID:41329748	研究论文	本研究提出了一种结合深度学习与增强型群体智能算法的农业商品价格预测模型，旨在提高预测准确性	引入了连续变分模态分解（SVMD）来解构价格数据，并开发了多策略粪甲虫优化算法（MSDBO）以优化模型超参数，结合了CNN增强的BiLSTM模型与注意力机制	仅以玉米和小麦市场作为案例研究，可能未涵盖所有农业商品类型；模型在更广泛市场条件下的泛化能力有待验证	开发一个高精度的农业商品价格预测框架，以应对市场波动性和非线性特征	农业商品（特别是玉米和小麦）的历史价格数据	机器学习	NA	时间序列分解、群体智能优化、深度学习	CNN, BiLSTM	时间序列数据	NA	NA	CNN-augmented BiLSTM with attention mechanism	平均绝对百分比误差（MAPE）, 方向准确性（Dstat）	NA
1172	2025-12-06	HAttFFNN: Hybridized attention mechanism-based feedforward neural network deep learning model for the plastic material classification of three stage materials on spectroscopic data 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0336927 PMID:41329750	研究论文	提出一种基于混合注意力机制的前馈神经网络深度学习模型，用于光谱数据上的三阶段塑料材料分类	提出了一种新颖的混合注意力机制前馈神经网络模型，专门用于处理复杂的光谱数据，并在区分视觉和光谱相似材料方面优于传统模型	仅针对PET材料的三阶段分类进行研究，未扩展到其他塑料类型或更多阶段	提高基于光谱数据的塑料材料分类精度，特别是在自动化回收、环境监测和质量控制等应用中	三阶段聚对苯二甲酸乙二醇酯材料	机器学习	NA	数字光处理近红外扫描	前馈神经网络	光谱数据	295,327个样本	NA	HAttFFNN	准确率, 精确率, 召回率, F1分数, 特异性, 均方根误差	NA
1173	2025-12-06	Computational Landscape in Drug Discovery: From AI/ML Models to Translational Application 2025, Scientifica IF:2.3Q2 DOI:10.1155/sci5/1688637 PMID:41332459	综述	本文综述了人工智能和机器学习在药物发现领域的应用、模型、工具、挑战及未来趋势	全面概述了AI/ML在药物研发全流程的应用，并重点讨论了可解释AI、联邦学习等新兴趋势以克服现有挑战	数据可用性有限、异质性、偏差、模型可解释性不足、可重复性问题、临床转化障碍和监管不确定性	概述AI/ML在药物发现中的应用，并讨论其挑战与未来方向	药物发现过程	机器学习	NA	NA	监督学习, 无监督学习, 半监督学习, 深度学习, 强化学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1174	2025-12-06	SZBC-AI4TCM: a comprehensive web-based computing platform for traditional Chinese medicine research and development 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1698202 PMID:41333020	研究论文	本文介绍了一个名为SZBC-AI4TCM的综合性网络计算平台，旨在通过集成人工智能算法和生物信息学工具，加速传统中医药研究并降低成本	开发了一个用户友好的网络平台，集成了多种AI技术和生物信息学工具，使非计算背景的研究者也能进行全面的中医药数据分析，体现了'数字本草'概念	未在摘要中明确提及具体限制	开发一个综合性网络计算平台，以支持传统中医药的研究与开发，解决传统实验方法在处理复杂大数据时的不足	传统中医药数据，包括方剂、机制阐明和药物筛选等	机器学习	阿尔茨海默病	机器学习，深度学习，大数据分析	NA	中医药数据	NA	NA	NA	NA	硬件-软件加速
1175	2025-12-06	Benchmarking complete-to-partial point cloud registration techniques for laparoscopic surgery 2025, Frontiers in robotics and AI IF:2.9Q2 DOI:10.3389/frobt.2025.1702360 PMID:41333278	研究论文	本文提出一个基准测试，评估深度学习点云配准方法在腹腔镜手术中的泛化能力，并开发了一个完整的到部分点云配准框架	首次系统性地评估了多种深度学习点云配准方法在手术场景中的表现，并提出了一个结合关键点提取、重叠估计和Transformer架构的完整到部分点云配准框架	在DePoll数据集上，由于存在大变形，性能显著下降，表明当前方法在处理严重非刚性变化时准确性不足	评估点云配准技术在腹腔镜手术中的泛化能力，并为开发先进非刚性算法提供指导	腹腔镜手术中的器官点云数据，包括变形的IRCAD肝脏数据集和DePoll数据集	计算机视觉	肝脏疾病	点云配准	Transformer, GMM-based, correspondence-based, correspondence-free, matching-based	点云数据	两个手术数据集：变形的IRCAD肝脏集和DePoll数据集	NA	Transformer	TRE, MAE(R), MAE(t)	NA
1176	2025-12-06	Advances in DCE-MRI Radiomics for Non-Invasive Prediction of Breast Cancer Molecular Subtypes: Research Progress and Clinical Translation 2025, Breast cancer (Dove Medical Press) DOI:10.2147/BCTT.S552019 PMID:41333886	综述	本文系统评估了DCE-MRI影像组学在非侵入性预测乳腺癌分子亚型方面的研究进展与临床转化	整合标准化DCE-MRI协议与多维影像组学特征（形态、纹理、小波变换参数），结合深度学习实现多任务预测模型，并通过前瞻性多中心试验验证其临床替代潜力	存在数据异质性挑战及影像组学生物标志物的机制解释困难	非侵入性预测乳腺癌分子亚型并推动精准影像引导治疗	乳腺癌分子亚型（ER、HER2、三阴性）	数字病理	乳腺癌	动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）	深度学习多任务预测模型	医学影像（DCE-MRI）	NA	NA	NA	NA	NA
1177	2025-12-06	An EEG-based machine learning framework for diagnosing acute sleep deprivation 2025, Frontiers in physiology IF:3.2Q2 DOI:10.3389/fphys.2025.1668129 PMID:41334558	研究论文	本文开发了一个基于EEG和机器学习的框架，用于诊断急性睡眠剥夺	结合了传统机器学习分类器（如LightGBM、XGBoost）和深度学习模型（CNN、LSTM、Transformer）对EEG数据进行多特征分析，并在有无受试者级别分离两种条件下评估模型性能	在跨受试者评估条件下模型准确率显著下降，表明模型在个体间泛化能力有限	开发一种客观、可靠的急性睡眠剥夺诊断方法	71名参与者的61通道睁眼静息态EEG数据	机器学习	睡眠障碍	EEG	LightGBM, XGBoost, RF, SVC, CNN, LSTM, Transformer	EEG时间序列数据	71名参与者	NA	CNN, LSTM, Transformer	准确率, F1分数, AUC	NA
1178	2025-12-06	Machine learning insights into vaccine adjuvants and immune outcomes 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1654060 PMID:41126836	研究论文	本研究引入一种基于非人灵长类RNA转录组数据的机器学习方法，用于预测疫苗接种后的免疫原性抗体水平，并分析佐剂刺激的免疫反应机制	首次利用机器学习结合非人灵长类转录组数据预测疫苗佐剂效果，并通过深度学习模型解析佐剂激活的免疫机制	研究依赖非人灵长类数据，可能限制对人类疫苗的普适性；未提及模型在独立验证集上的性能评估	加速疫苗佐剂筛选过程，促进更有效疫苗的开发	疫苗佐剂及其激发的免疫反应	机器学习	NA	RNA转录组测序	深度学习模型	转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
1179	2025-12-06	Enhanced SQL injection detection using chi-square feature selection and machine learning classifiers 2025, Frontiers in big data IF:2.4Q2 DOI:10.3389/fdata.2025.1686479 PMID:41346567	研究论文	本研究提出了一种结合卡方特征选择和机器学习分类器的增强型SQL注入检测方法	采用卡方特征选择来提升多种机器学习分类器在SQL注入检测中的性能，并通过Jensen-Shannon散度分析评估数据集领域差异	未在真实生产网络环境中评估模型的可迁移性和实时检测可靠性，且未探索特征选择对深度学习架构的影响	提高SQL注入攻击检测的准确性并降低误报率	SQL查询语句	机器学习	NA	卡方特征选择，TF-IDF向量化	多项式朴素贝叶斯，支持向量机，逻辑回归，决策树，K近邻	文本	合并数据集（自定义数据集与Kaggle的SQLiV3.csv文件）	Scikit-learn	NA	准确率，精确率，召回率，F1分数，误报率，误分类率	NA
1180	2025-12-06	An in silico investigation of Kv2.1 potassium channel: Model building and inhibitors binding sites analysis 2023-12, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202300072 PMID:37793122	研究论文	本研究通过AlphaFold-Multimer深度学习构建Kv2.1钾通道四聚体模型，结合GaMD和HMM分析离子传输轨迹，利用Fpocket程序与电生理实验定义抑制剂结合位点，并通过半经验量子力学计算预测抑制剂结合构象，为新型Kv2.1抑制剂开发提供分子设计见解	首次使用AlphaFold-Multimer深度学习构建Kv2.1四聚体结构模型，结合GaMD模拟与HMM分析生成多构象受体，并通过半经验量子力学计算预测抑制剂结合模式，揭示了P-螺旋和S6片段的关键残基贡献	研究为计算机模拟，缺乏实验验证抑制剂结合位点的直接结构证据；模型基于预测结构，可能受限于AlphaFold-Multimer的准确性；未进行大规模抑制剂筛选或体内功能验证	构建Kv2.1钾通道的计算机模型并分析抑制剂结合位点，以促进理性药物设计开发神经保护剂	Kv2.1钾通道蛋白及其抑制剂RY785和RY796(S)	计算生物学	缺血性脑卒中	AlphaFold-Multimer深度学习，GaMD（高斯加速分子动力学），HMM（隐马尔可夫模型），Fpocket程序，半经验量子力学计算，竞争性结合电生理实验	深度学习模型，分子动力学模型	蛋白质序列与结构数据，分子动力学轨迹数据	NA	AlphaFold-Multimer	AlphaFold-Multimer	NA	NA